Una de las cosas que observamos al testear el algoritmo es que la convergencia era muy lenta. Con 500 iteraciones, todav\'ia no era visible que estuvieramos llegando a la matriz de pesos a la que quer\'iamos llegar. Como el algoritmo calcula un nuevo input en cada iteraci\'on, eso quiere decir que los conjuntos de entrenamiento usados son de mil elementos. Claramente, no tiene sentido estimar para cada uno de ellos el valor del output y presentar mil valores en este informe. Por eso presentamos s\'olamente la media y varianza, para las dos matrices iniciales, para 1000 y para 2000 iteraciones:

\begin{tabular}{|l|l|l|}
\hline
 & $w_1$ & $w_2$ \\ 
\hline


\multirow{6}{*}{Media} &  0.0621 &  -0.1052\\
&    0.0650 &   0.0186\\ 
&    0.0252 &  -0.1299\\ 
&   -0.0451 &   0.0294\\ 
&    0.0706 &   0.0427\\ 
&    0.0136 &  -0.0038\\ \hline

\multirow{6}{*}{Varianza} &    5.1339 &   5.3789\\
&    8.4123 &   8.1515\\ 
&   11.8459 &  12.5221\\ 
&    3.0998 &   2.9002\\ 
&    1.3399 &   1.3534\\ 
&    0.3238 &   0.3267\\ \hline
\end{tabular}

Vemos primero que la media muestral se aproxima al vector nulo, que es la media de la distribuci\'on uniforme en un rect\'angulo centradoe en el origen. Tambi\'en vemos que, como era de esperar, la varianza muestral se acerca al vector (5.33, 8.33, 12, 3, 1.33, 0.33) que corresponde a elevar al cuadrado y dividir por tres los valores $a_i$ con los que trabajamos, o sea, (4, 5, 6, 3, 2, 1).